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1.1.3.1 使用Responder模拟 SMB 服务器（在kali上）
博客主页： [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AIGC |ChatGPT 文章目录 * 💯前言 * 💯冷启动数据的作用 * 冷启动数据设计 * 💯多阶段训练的作用 * 阶段 1：冷启动微调 * 阶段 2：推理导向强化学习（RL） * 阶段 3：拒绝采样与监督微调（SFT） * 阶段 4：多场景强化学习 * 💯代码示例：冷启动数据与多阶段训练的实现 * 1. 冷启动微调阶段 * 作用与应用： * 2. 推理导向的强化学习阶段 * 作用与应用： * 3. 拒绝采样与监督微调阶段 * 作用与应用： * 4. 多场景强化学习 * 作用与应用： * 总体流程 * DeepSeek 中的应用 * 💯总结 💯前言 在人工智能领域，深度学习模型的训练和优化往往需要大量的标注数据和计算资源。然而，面对复杂任务时，即使是最先进的技术和大量的训练数据也未必能够保证模型的最优表现。DeepSeek
第一步：找到VS页面右上角的Copilot标志 第二步：点击“设置”，选择“选项”，出现如图所示窗口。取消勾选“启用Copilot完成”，点击“确定”，即可关闭VS中Copilot自动代码补全。
目录 文章目录 * 目录 * LLaMA-Factory * LLaMA-Factory + Qwen3-7B + LoRA * 安装部署 * 准备数据集 * 执行微调 * 批量推理和训练效果评估 * LoRA 模型合并导出 * 部署运行微调后的大模型 LLaMA-Factory Llama-Factory 是基于 transformers 库开发的训练、微调、推理一体化平台，支持预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等多种训练范式。支持使用 Accelerate 或 DeepSpeed 作为训练加速后端。 使用 Llama-Factory 进行微调非常简单，因为其最大的优势在于强大的数据处理与训练配置能力。只要按照官方的文档配置好环境，直接运行对应的脚本即可。 LLaMA-Factory + Qwen3-7B + LoRA 安装部署 * 容器安装 git clone
最近在用vscode中的GitHub copilot，发现无法使用claude系列的模型 很多小伙伴知道要开代理，开往带你以后claude确实会出来，本地使用没有任何问题，但是如果使用远程服务器ssh，claude系列的模型就消失了，参考这篇博客https://blog.ZEEKLOG.net/qq_40620465/article/details/152000104 按照博主的方法，需要加一个改动，在设置远程服务器（注意不是“用户”）的setting.json时需要加入"http.useLocalProxyConfiguration": true, 完成后再重启vscode，claude就有了：